On kaks peamist andmelaosüsteemi; normaliseeritud ja dimensiooniline. Normaliseeritud struktuuris piirduvad andmed faktilise teabe lihtsa esitamisega. Andmetel pole konteksti ega tausta peale selle, mida kasutaja on valmis seostama. Dimensioonisüsteemis tuleb teave muude faktide kontekstis, mis näitavad, millised on andmed tervikuna. Sel juhul on saadaval palju teavet, kas soovite seda või mitte.
Kaks peamist andmelaosüsteemi on kaks äärmust. Enamikus andmeladudes jõutakse nende kahe vahel kesktee. Tegelikud kirjeldused on stiili puhtaima vormi jaoks, kuigi seda kohtab harva.
Normaliseeritud andmeid on kahest andmelaosüsteemist lihtsam rakendada ja töödelda. Selles stiilis jaotatakse teave üksikuteks faktideks, ilma et see oleks seotud muude andmetega. Näiteks toote seerianumber ja toote nimi pannakse kokku ilma täiendava teabeta. Teave on kättesaadav kõigile kasutajatele, kes seda soovivad, kuid nad peavad tegema tööd, et see midagi tähendaks.
Normaliseeritud andmelaosüsteemides teabe mõtestamiseks kogub kasutaja ühendatud teavet, et ühendada terve pilt. Kliendi telefoninumbri leidmiseks võib ülaltoodud andmed siduda kauba ostnud isiku seerianumbri ja kontonumbriga. Siis saaks konto numbri ja nime leida. Lõpuks leitakse nimi ja telefoninumber. Kõik need sammud on eraldi andmebaasipäring, mille kasutaja esitab teabe kogumiseks.
Mõõtmeandmed on täpselt vastupidised. Üldiselt on neid andmelaosüsteeme inimestele kõige lihtsam kasutada, kuid neid on kõige raskem muuta või manipuleerida. Teabe kogumisel ühendatakse kõik üheks suureks andmepalliks. Seeria- ja tootenumbri asemel läheks sisse terve ostuarve korraga.
Kui kasutaja otsiks telefoninumbrit mõõtmete andmebaasist, oleks protsess erinev. Seerianumber annaks selle kliendi kohta kogu ajaloo, kõigi ostude nimed ja kuupäevad ning mis tahes teeninduskõned või tagastamised. Lisaks oleks otse kättesaadavad ka kõik aadressid ja telefoninumbrid, mida klient on kunagi kasutanud. Pilt on väga terviklik, kuid võib-olla nii täielik, et vajalikku teavet on raske leida.